Perplexity

Что такое Perplexity и почему он важен?

Perplexity AI — это не просто чат-бот, а **"ответный движок" (answer engine)**, созданный для предоставления точных и проверенных ответов. Его основа — технология **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**, которая позволяет модели не "выдумывать" информацию, а находить ее в реальном времени в интернете, анализировать и синтезировать ответ, подкрепляя каждое утверждение **прямыми ссылками на источники**.

В отличие от традиционных чат-ботов, сфокусированных на креативности, Perplexity ставит во главу угла **достоверность и прозрачность**. Это делает его незаменимым инструментом для студентов, ученых, аналитиков, журналистов и всех, кому важна не просто информация, а ее подтверждение.

Режим Copilot: ваш навигатор в мире информации

Ключевая функция Perplexity — **Copilot**. Это интерактивный режим, который помогает вам уточнить запрос, найти лучшие источники и получить наиболее полный ответ.

Рабочий процесс Copilot

1
Запрос
Вы задаете общий или сложный вопрос.
2
Уточнение
Copilot задает наводящие вопросы, чтобы лучше понять ваш замысел.
3
Поиск и синтез
Модель ищет информацию в сети, анализирует и объединяет данные из разных источников.
4
Ответ с цитатами
Вы получаете структурированный ответ, где каждое утверждение подкреплено сноской на источник.

Ключевое отличие: Вы не просто получаете ответ, а видите, **откуда взята информация**. Это позволяет мгновенно проверить факты, углубиться в тему и доверять полученным данным.

Продвинутые техники промптинга

Чтобы раскрыть весь потенциал Perplexity, используйте техники, ориентированные на поиск и анализ информации.

1. Фокусировка поиска (Focus)

Используйте встроенную функцию "Focus", чтобы ограничить поиск конкретными доменами: научными статьями (Academic), YouTube, Reddit или Wolfram|Alpha. Это повышает релевантность ответов.

Промпт: "Какие последние достижения в области терапии на основе CRISPR-Cas9?"
+ Focus: Academic

Академический ответ Perplexity со ссылками на научные ресурсы

2. Запрос на сравнение и анализ

Perplexity отлично справляется с задачами, требующими сравнения нескольких концепций или объектов, подкрепляя каждый тезис данными из источников.

Промпт: "Сравни экономические политики Маргарет Тэтчер и Рональда Рейгана. Выдели ключевые сходства и различия, приведи ссылки на авторитетные аналитические статьи."

Скриншот с таблицей сравнения, сгенерированной Perplexity

3. Итеративное исследование

Используйте диалоговую природу Perplexity. Начните с общего вопроса, а затем углубляйтесь в детали, используя предложенные моделью связанные темы (Related topics).

Шаг 1: "Что такое квантовая запутанность?"
Шаг 2 (клик по "Related"): "Как используется квантовая запутанность в квантовых вычислениях?"
Шаг 3 (уточняющий вопрос): "Какие существуют физические реализации кубитов, использующих запутанность? Приведи примеры из недавних экспериментов."

Расширенные возможности и ограничения

Помимо базового поиска, Perplexity предлагает набор инструментов, которые превращают его в полноценную рабочую станцию для исследователей и аналитиков.

1. Организация знаний с помощью Коллекций (Collections)

Это ваша персональная библиотека. Коллекции позволяют группировать связанные поисковые треды в тематические папки. Идеально для работы над статьей, проектом или подготовкой к экзамену. Вы можете давать коллекциям названия, добавлять описания и делиться ими с коллегами.

Скриншот интерфейса Коллекций, где видны папки

2. Анализ собственных документов (Загрузка файлов)

Функция Pro-версии, которая позволяет загружать собственные файлы (до 25 в день, включая PDF, TXT, CSV) и задавать вопросы напрямую по их содержимому. Это мощный инструмент для быстрого анализа научных статей, отчетов или наборов данных.

Промпт после загрузки PDF-статьи: "Проанализируй этот документ. Какова основная гипотеза авторов? Опиши в 3 пунктах методологию, которую они использовали. Какие главные выводы исследования?"

3. Персонализация и открытие нового

Выбор AI-модели (Pro)

Платные пользователи могут выбирать движок для ответа: быстрый и собственный Sonar от Perplexity, или более мощные модели, такие как GPT-4o и Claude 3 Opus, для особо сложных творческих или аналитических задач.

Скриншот выпадающего меню выбора AI-модели

Профиль и Discover

В Профиле вы можете задать свои интересы, чтобы получать более релевантные ответы. А страница Discover — это лента интересных запросов от других пользователей, которая помогает расширять кругозор и находить новые идеи для исследований.

Скриншот страницы Discover с плитками разных тем

4. Квоты и ограничения версий

Важно понимать разницу в доступных ресурсах между бесплатной и Pro-версией, чтобы планировать свою работу.

Бесплатная версия

**Copilot:** 5 запросов каждые 4 часа.
**Загрузка файлов:** Недоступна.
**Выбор AI-модели:** Недоступен.

Pro-версия ($20/мес)

**Copilot:** Более 600 запросов в день.
**Загрузка файлов:** До 25 файлов в день.
**Выбор AI-модели:** Доступны Sonar, GPT-4o, Claude 3 и др.
**API-кредиты:** $5 в месяц для использования API.

5. Сравнение с другими RAG-системами

Perplexity — это готовый продукт, но технология RAG используется и в других инструментах, ориентированных на разработчиков.

LangChain RAG: Это не продукт, а фреймворк. Он дает максимальную гибкость для создания собственных RAG-приложений, но требует глубоких технических знаний для настройки и поддержки.
OpenAI Retrieval: Встроенная в Assistants API функция, которая позволяет ассистентам получать знания из предоставленных вами файлов. Тесно интегрирована в экосистему OpenAI, но менее сфокусирована на веб-поиске в реальном времени.
Anthropic Retrieval: Инструменты от Anthropic также поддерживают RAG, делая акцент на обработке очень больших контекстов (документов) и безопасности. Часто используются в корпоративных решениях.

Ключевое отличие Perplexity: Это готовый к использованию, отполированный продукт для конечного пользователя, а не набор инструментов для разработчика. Его главная сила — в бесшовной интеграции поиска, анализа и цитирования в простом интерфейсе.

Сравнение и анализ

Сильные и слабые стороны Perplexity в сравнении с другими популярными моделями и поисковыми системами.

Сравнение функций

Функция	Perplexity	GPT-4o	Google
Цитирование источников	Есть	Частично	Частично
Актуальность данных	★★★★★	★★★★☆	★★★★★
Креативность	★★★☆☆	★★★★★	★★☆☆☆
Точность фактов	★★★★★	★★★★☆	★★★★☆
Интерактивность	★★★★★	★★★★☆	★★★☆☆

Вывод: Perplexity — лучший выбор для исследовательских и аналитических задач, где важны точность и проверяемость информации. Для генерации креативного контента лучше подойдут модели вроде GPT-4o.

Perplexity в образовании и науке

Perplexity — это не "шпаргалка", а мощный инструмент для обучения студентов навыкам фактчекинга, поиска источников и критического анализа информации.

Практические кейсы по направлениям

Подготовка обзора литературы

Задача: Быстро составить основу для раздела обзора литературы, выявить ключевые работы и определить текущее состояние исследований по теме.
Промпт: "Сделай обзор ключевых исследований за последние 5 лет на тему 'использование графена в солнечных панелях'. Сфокусируйся на академических источниках. Для каждой найденной статьи выдели: 1. Основную гипотезу. 2. Ключевые выводы. 3. Укажи, какие вопросы, по мнению авторов, остаются открытыми для будущих исследований."
Результат: Исследователь получает структурированную выжимку самой актуальной информации, экономя десятки часов на ручном поиске и чтении статей.

Скриншот с ответом, содержащим нумерованные источники и структурированный анализ

Анализ через разные теоретические призмы

Задача: Студент-философ анализирует классический текст.
Промпт: "Проанализируй концепцию 'сверхчеловека' Ницше с точки зрения экзистенциализма (Сартр, Камю) и психоанализа (Фрейд, Юнг). Выдели ключевые различия в интерпретациях, ссылаясь на работы ведущих исследователей в каждой из этих областей."
Результат: Студент получает глубокий сравнительный анализ, который выходит за рамки простого пересказа и учит применять теоретические фреймворки к сложным идеям.

Скриншот со сравнительным анализом концепций Ницше

Объяснение сложных концепций

Задача: Студент-физик пытается понять "Принцип неопределенности Гейзенберга".
Промпт: "Объясни принцип неопределенности Гейзенберга простыми словами. Используй аналогии. Затем приведи его строгое математическое выражение и ссылку на оригинальную работу Гейзенберга. Используй Focus: Wolfram|Alpha для формул."
Результат: Perplexity предоставляет многоуровневый ответ: интуитивно понятная аналогия, точная формула и ссылка на первоисточник для углубленного изучения.

Скриншот с формулой из Wolfram|Alpha и текстом

Фактчекинг и подготовка материала

Задача: Журналист готовит статью о влиянии социальных сетей на ментальное здоровье подростков.
Промпт:0 "Собери статистику и результаты исследований о влиянии различных типов активности в социальных сетях (например, общение, публикация контента, просмотр позитивного/негативного контента) на уровень депрессии и тревожности у подростков. Найди минимум 3 исследования из уважаемых рецензируемых журналов и 2 статьи из авторитетных СМИ (например, The Guardian, BBC)"
Результат: Журналист быстро получает массив проверенных данных с прямыми ссылками, экономя часы на поиске и верификации информации.

Скриншот с подборкой ссылок на исследования и статьи

API и автоматизация

Для продвинутых пользователей Perplexity предлагает API, совместимый с OpenAI SDK, что позволяет легко интегрировать его в существующие проекты и рабочие процессы.

Пример: API-запрос на Python

Этот скрипт показывает, как отправить поисковый запрос к API Perplexity, используя модель `pplx-7b-online` для получения ответов с доступом в интернет.


import os
from openai import OpenAI

# Рекомендуется хранить ключ в переменных окружения
# client = OpenAI(api_key=os.environ.get("PERPLEXITY_API_KEY"), base_url="https://api.perplexity.ai")

# Для простоты примера ключ можно указать напрямую
client = OpenAI(api_key="YOUR_PERPLEXITY_API_KEY", base_url="https://api.perplexity.ai")

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": (
            "You are an artificial intelligence assistant and you need to "
            "engage in a helpful, detailed, and polite conversation with a user."
        ),
    },
    {
        "role": "user",
        "content": (
            "How many stars are in the Andromeda galaxy?"
        ),
    },
]

# Chat completion with streaming
response_stream = client.chat.completions.create(
    model="pplx-7b-online",
    messages=messages,
    stream=True,
)

for response in response_stream:
    print(response.choices[0].delta.content or "", end="")

Идеи для автоматизации в учебе и науке:

Мониторинг новых публикаций: Скрипт, который ежедневно проверяет новые статьи по вашей теме на ArXiv и присылает вам краткие саммари.
Автоматический фактчекинг: Инструмент, который принимает на вход текст и проверяет ключевые утверждения, возвращая список источников.
Тематический агрегатор новостей: Сервис, который собирает самые важные новости по узкой теме (например, "квантовые сенсоры") из разных источников и формирует ежедневный дайджест.
Чат-бот для консультаций: Создание собственного чат-бота, который отвечает на вопросы студентов по материалам курса, подкрепляя ответы ссылками на лекции и учебники.

Ключевые выводы и ограничения

Мы рассмотрели Perplexity с разных сторон. Вот главные тезисы и важные предостережения:

1. Точность превыше всего

Главная сила Perplexity — в предоставлении точных, проверяемых ответов. Это ваш основной инструмент для исследований, а не для написания стихов.

2. Используйте Copilot и Focus

Для сложных запросов всегда включайте Copilot, чтобы уточнить задачу. Используйте Focus, чтобы сузить область поиска и повысить релевантность результатов.

3. Изучайте источники

Не останавливайтесь на сгенерированном ответе. Переходите по ссылкам, изучайте первоисточники. Perplexity — это дверь в мир информации, а не сама информация.

4. Критически оценивайте синтез

Даже при наличии верных источников модель может неправильно их интерпретировать или объединить. Всегда читайте контекст. Ответ ИИ — это гипотеза, которую нужно проверить.

Песочница для промптов

Выберите задачу, чтобы получить готовый шаблон промпта. Скопируйте и адаптируйте его для своих целей в Perplexity.

Выберите тип задачи:

Начните ваше исследование

Перейдите на официальный сайт, чтобы начать использовать Perplexity для ваших задач прямо сейчас.

Перейти на Perplexity.ai

Полезные ресурсы и документация

Ключевые источники для дальнейшего изучения Perplexity и технологий RAG.

Список использованной литературы

Основополагающие работы по RAG

Lewis, P. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks / P. Lewis, E. Perez, A. Piktus, [et al.] // arXiv preprint arXiv:2005.11401. – 2020. – URL: https://arxiv.org/abs/2005.11401 (дата обращения: 04.08.2025).
Gao, L. Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey / L. Gao, X. Ma, J. Lin, [et al.] // arXiv preprint arXiv:2312.10997. – 2023. – URL: https://arxiv.org/abs/2312.10997 (дата обращения: 04.08.2025).
Singh, A. Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG / A. Singh, A. Ehtesham, S. Kumar, [et al.] // arXiv preprint arXiv:2501.09136. – 2025. – URL: https://arxiv.org/abs/2501.09136 (дата обращения: 04.08.2025).
Li, S. Enhancing Retrieval-Augmented Generation: A Study of Best Practices / S. Li, L. Stenzel, C. Eickhoff, S. A. Bahrainian // ACL Anthology COLING 2025. – 2025. – URL: https://aclanthology.org/2025.coling-main.449.pdf (дата обращения: 04.08.2025).

Исследовательские работы Aravind Srinivas

Srinivas, A. Bottleneck transformers for visual recognition / A. Srinivas, T. Y. Lin, N. Parmar, [et al.] // Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. – 2021. – P. 16519–16529.
Srinivas, A. CURL: Contrastive unsupervised representations for reinforcement learning / A. Srinivas, M. Laskin, P. Abbeel // International Conference on Machine Learning. – 2020. – P. 9109–9119.
Chen, L. Decision transformer: Reinforcement learning via sequence modeling / L. Chen, K. Lu, A. Rajeswaran, [et al.] // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2021. – Vol. 34. – P. 15084–15097.

Технические исследования Perplexity AI

Perplexity Sonar Dominates New Search Arena Evaluation / Perplexity AI Team // Perplexity Blog. – 2025. – URL: https://www.perplexity.ai/hub/blog/perplexity-sonar-dominates-new-search-arena-evolution (дата обращения: 04.08.2025).
Introducing Perplexity Deep Research / Perplexity AI Team // Perplexity Blog. – 2025. – URL: https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research (дата обращения: 04.08.2025).

Официальная документация и API ресурсы

Perplexity API Documentation / Perplexity AI. – 2025. – URL: https://docs.perplexity.ai/ (дата обращения: 04.08.2025).
Introducing pplx-api / Perplexity AI Team // Perplexity Blog. – 2023. – URL: https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-pplx-api (дата обращения: 04.08.2025).
Perplexity API Ultimate Guide / Zuplo // Zuplo Blog. – 2025. – URL: https://zuplo.com/blog/2025/03/28/perplexity-api (дата обращения: 04.08.2025).